卷积神经网络的核心：卷积层结构
卷积神经网络的核心组件是卷积层，其由多个可学习的卷积核组成。这些卷积核在输入数据上滑动，执行卷积操作以提取特征。卷积层的输出被称为特征图，反映了输入数据在不同位置和尺度的局部特征。随着网络深度的增加，卷积层能够捕获更高级别的特征表示，从而实现复杂的视觉任务。
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